Soil carbon and nitrogen responses to snow removal and concrete frost in a northern coniferous forest
Notice bibliographique
Résumé
Climate change in northeastern North America is resulting in warmer winters with reduced snow accumulation. Soils under a thin snowpack are more likely to experience freeze–thaw cycles, disrupting carbon (C) and nitrogen (N) transformations. We conducted a 2 year snow removal experiment in Maine to study the effects of soil freezing on soil C and N processes. O horizon soils were sampled during winter and spring of 2015 and 2016, and they were analyzed for labile inorganic N and water-extractable organic carbon (WEOC) concentrations, specific ultraviolet absorbance (SUVA254), and potential net N mineralization. The winter of 2015 was cold and snowy, whereas 2016 was warm with a shallow, short-term snowpack. Snow removal caused the soils to freeze, but winter rain-on-soil events in 2015 resulted in the formation of concrete frost, as opposed to granular frost in 2016. Concrete frost increased soil ammonium (NH4+-N) and WEOC concentrations and decreased SUVA254, which we attribute to microbial cell lysis. In contrast, granular frost did not alter soil nutrient concentrations, reflecting limited microbial distress. Our study demonstrates that moisture content influences the intensity of soil freezing, highlighting the importance of snowpack depth and winter rain events in regulating winter and spring biogeochemical processes and nutrient availability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».